Стратегия взаимодействия с клиентами фитнесс - центров "Культурист - Датасаентист"

Описание проекта

Сеть фитнес-центров «Культурист-датасаентист» разрабатывает стратегию взаимодействия с клиентами на основе аналитических данных. Распространённая проблема фитнес-клубов и других сервисов — отток клиентов. Чтобы бороться с оттоком, отдел по работе с клиентами «Культуриста-датасаентиста» перевёл в электронный вид множество клиентских анкет. Наша задача — провести анализ и подготовить план действий по удержанию клиентов.

А именно:

научиться прогнозировать вероятность оттока (на уровне следующего месяца) для каждого клиента;
сформировать типичные портреты клиентов: выделить несколько наиболее ярких групп и охарактеризовать их основные свойства;
проанализировать основные признаки, наиболее сильно влияющие на отток;

сформулировать основные выводы и разработать рекомендации по повышению качества работы с клиентами:

  * 1) выделить целевые группы клиентов;
  * 2) предложить меры по снижению оттока;
  * 3) определить другие особенности взаимодействия с клиентами.

Шаг. Загрузка и описание данных.¶

«Культурист-датасаентист» предоставил сведения в csv-файлах. Заказчик подготовил данные, которые содержат данные на месяц до оттока и факт оттока на определённый месяц. Набор данных включает следующие поля:

Данные клиента за предыдущий до проверки факта оттока месяц:
- 'gender' — пол;
- 'Near_Location' — проживание или работа в районе, где находится фитнес-центр;
- 'Partner' — сотрудник компании-партнёра клуба (сотрудничество с компаниями, чьи сотрудники могут получать скидки на абонемент — в таком случае фитнес-центр хранит информацию о работодателе клиента);
- Promo_friends — факт первоначальной записи в рамках акции «приведи друга» (использовал промо-код от знакомого при оплате первого абонемента);
- 'Phone' — наличие контактного телефона;
- 'Age' — возраст;
- 'Lifetime' — время с момента первого обращения в фитнес-центр (в месяцах).
Информация на основе журнала посещений, покупок и информация о текущем статусе абонемента клиента:
- 'Contract_period' — длительность текущего действующего абонемента (месяц, 6 месяцев, год);
- 'Month_to_end_contract' — срок до окончания текущего действующего абонемента (в месяцах);
- 'Group_visits' — факт посещения групповых занятий;
- 'Avg_class_frequency_total' — средняя частота посещений в неделю за все время с начала действия абонемента;
- 'Avg_class_frequency_current_month' — средняя частота посещений в неделю за предыдущий месяц;
- 'Avg_additional_charges_total' — суммарная выручка от других услуг фитнес-центра: кафе, спорттовары, косметический и массажный салон.
'Churn' — факт оттока в текущем месяце.

# подключение необходимых библиотек

import pandas as pd
import numpy as np

from matplotlib import pyplot as plt
%matplotlib inline
import seaborn as sns
from plotly import graph_objects as go


from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage 

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, roc_auc_score, silhouette_score

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.cluster import KMeans

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

# читаем данные из файла

try:
    df = pd.read_csv('gym_churn.csv')
except:
    df = pd.read_csv('/datasets/gym_churn.csv')
df.head()

# приведем названия столбцов к нижнему регистру
df.columns = df.columns.str.lower()

Шаг. Исследовательский анализ данных (EDA)¶

# просмотр общей информации о DataFram-e
df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 4000 entries, 0 to 3999
Data columns (total 14 columns):
 #   Column                             Non-Null Count  Dtype  
---  ------                             --------------  -----  
 0   gender                             4000 non-null   int64  
 1   near_location                      4000 non-null   int64  
 2   partner                            4000 non-null   int64  
 3   promo_friends                      4000 non-null   int64  
 4   phone                              4000 non-null   int64  
 5   contract_period                    4000 non-null   int64  
 6   group_visits                       4000 non-null   int64  
 7   age                                4000 non-null   int64  
 8   avg_additional_charges_total       4000 non-null   float64
 9   month_to_end_contract              4000 non-null   float64
 10  lifetime                           4000 non-null   int64  
 11  avg_class_frequency_total          4000 non-null   float64
 12  avg_class_frequency_current_month  4000 non-null   float64
 13  churn                              4000 non-null   int64  
dtypes: float64(4), int64(10)
memory usage: 437.6 KB

df.duplicated().sum()

0

df['month_to_end_contract'].unique()

array([ 5., 12.,  1.,  6.,  3., 10., 11.,  9.,  4.,  7.,  8.,  2.])

В предоставленных для анализа данных имеются 4000 записей о клиентах. Пропуски отсутствуют. Явных дубликатов не выявлено.

Столбцы gender, near_location, partner, promo_friends, phone, group_visits, churn могут содержать только значения 0 / 1, по смыслу целесообразно привести у типу данных boolean.

Столбец month_to_end_contract целесообразно привести к int, т.к. фактически в нем содержатся только целые числа.

# замена типа данных в столбцах DataFrame
df['month_to_end_contract'] = df['month_to_end_contract'].astype('int')
df[['gender', 'near_location', 'partner', 'promo_friends', 'phone', 'group_visits', 'churn']] = \
df[['gender', 'near_location', 'partner', 'promo_friends', 'phone', 'group_visits', 'churn']].astype('bool')
df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 4000 entries, 0 to 3999
Data columns (total 14 columns):
 #   Column                             Non-Null Count  Dtype  
---  ------                             --------------  -----  
 0   gender                             4000 non-null   bool   
 1   near_location                      4000 non-null   bool   
 2   partner                            4000 non-null   bool   
 3   promo_friends                      4000 non-null   bool   
 4   phone                              4000 non-null   bool   
 5   contract_period                    4000 non-null   int64  
 6   group_visits                       4000 non-null   bool   
 7   age                                4000 non-null   int64  
 8   avg_additional_charges_total       4000 non-null   float64
 9   month_to_end_contract              4000 non-null   int64  
 10  lifetime                           4000 non-null   int64  
 11  avg_class_frequency_total          4000 non-null   float64
 12  avg_class_frequency_current_month  4000 non-null   float64
 13  churn                              4000 non-null   bool   
dtypes: bool(7), float64(3), int64(4)
memory usage: 246.2 KB

df.describe()

Посмотрев общую информацию о таблице можем сказать следующее:

gender в выборке приблизительно поровну мужчин и женщин;

near_location большинство клиентов (порядка 85%) работают или проживают в районе фитнес центра, об этом свидетельствуют значения среднего на уровене 0,84 и первого квартиля 1;

partner сотрудников компаний - партнеров и остальных клиентов примерно поровну;

promo_friends по акции "приведи друга" занимаются порядка 30% клиентов;

phone контактный телефон предоставили порядка 90% клиентов;

contract_period средняя длительность действующего абонемента составляет 4-5 месяцев в 25% случаев клиенты покупали более длительные абонементы (от 6 до 12 месяцев);

group_visits групповыми тренировками пользуются менее половины клиентов, можно предположить, что порядка 25 - 40%;

age наш фитнес центр посещают клиенты в возрасте от 18 лет до 41 года, средний возраст нашего клиента 29 лет;

avg_additional_charges_total средняя суммарная выручка от дополнительных услуг составляет 136 - 146 денег (единица измерения нам неизвестна);

month_to_end_contract в среднем у клиентов остаток срока абонемента наблюдаем на уровне 4 месяцев, однако у больше половины клиентов остался всего 1 оплаченный месяц занятий;

lifetime у нас имеются данные о клиентах, которые обращались в фитнес центр впервые от 0 до 31 месяца назад, среднее значение здесь наблюдаем на уровне 3-4 месяцев;

avg_class_frequency_total можно сказать, что в среднем за неделю клиенты посещают клуб дважды, однако есть и большие любители фитнеса, занимающиеся 6 раз в неделю;

avg_class_frequency_current_month данные о среднем количестве посещений на горизонте 1 месяца мало отличаются от данных за весь период;

churn тех кто продолжает пользоваться услугами фитнес центра очевидно больше в среднем ушли менее 25% клиентов (1 - клиент ушел, 0 - продолжает пользоваться).

Далее посмотрим средние значения в разбивке по оставшимся и ушедшим клиентам.

round (df.groupby('churn').mean(), 2)

Выделим наиболее интересные наблюдения по средним значениям в полученных выборках:

клиенты проживающие в районе фитнес центра чуть лояльнее (среди оставшихся 87% местных, среди ушедших 77% местных);
клиенты партнеров также несколько лояльнее (среди оставшихся 53% сотрудники партнеров, среди ушедших 36%);
аналогичное наблюдение по акции приведи друга (35% оставшихся пришли по рекомендации, среди ушедших 18% пользовались этой акцией)
ушедшие клиенты в среднем приобретали абонементы на меньший срок 1,73 против 5,75 у оставшихся;
действующие клиенты в среднем чаще посещали групповые занятия 46% против 27% у ушедших;
наблюдается небольшая разница в среднем возрасте около 30 лет у оставшихся клиентов и 27 лет у ушедших;
доп услугами пользовались обе группы клиентов, но потратили немного больше действующие клиенты;
и наконец действующие клиенты ожидаемо совершают большее количество еженедельных визитов (около 2) среднее же потерявшихся клиентов падает с 1.5 на всем периоде до 1 раза в неделю за последний месяц.

Далее построим гистограммы и распределения признаков для тех, кто ушел (отток) и тех, кто остался

sns.set()
fig, ax_lst = plt.subplots(1, 1)


for i in df.drop('churn', axis=1).columns:
    
    sns.distplot(df.loc[df['churn'] == 0, i], label='остались')
       
    sns.distplot(df.loc[df['churn'] == 1, i], label='ушли')
    
    plt.ylabel('Количество клиентов')
    plt.xlabel('Значение признака')
    plt.grid()
    plt.title(f'{i}')
    plt.legend()
    plt.show()

fig, axs = plt.subplots(len(df.columns) // 2, 2)
fig.set_size_inches(10, 16) 
fig.set_dpi(300)

new_axs = [item for sublist in axs for item in sublist]

for i, column in enumerate(df.columns):
    sns.histplot(data=df, x=column, hue='churn',  stat='density', common_norm=False,  ax=new_axs[i])
    new_axs[i].set_title('Распределения признака {}'.format(column))

plt.tight_layout()
plt.show()

Выделим основные различия, которые видим на основании графиков меньший отток демонстрируют:

сотрудники компаний партнеров;
клиенты, проживающие в районе фитнес центра;
клиенты с длительным сроком действия абонемента;
клиенты посещающие групповые занятия, при этом для не посещающих разницы в оттоке не наблюдается;
клиенты в возрасте от 28 лет

Не проявляют лояльность и чаще попадают в отток

клиенты по акции "приведи друга"
клиенты со сроком действия абонемента менее 6 месяцев, в особенности краткосрочных 1 месяц;
клиенты в возрасте до 28 лет;
те, кто не тратит либо тратит мало на доп. услуги;
клиенты, у которых остается малый срок до конца срока действия абонемента (или опять же в принципе коротки абонемент);
клиенты посещающие занятия реже двух раз в неделю

Не наблюдается разницы и отток сопоставим

между мужчинами и женщинами;
у не посещающих групповые занятия

В большинстве случаев распределения можно считать нормальными. За исключением, пожалуй, распределений по продаже доп. услуг, времени с момента первого обращения и среднего числа посещений за последний месяц.

Далее посмотрим данные матрицы корреляций

df.corr()

plt.figure(figsize=(15, 15))
sns.heatmap(df.corr(), annot = True, fmt='.1g', vmin=-1, vmax=1, center= 0, cmap= 'coolwarm', linewidths=1, linecolor='black')
plt.title('Тепловая карта по признакам')
plt.xticks(fontsize=14, rotation=80)
plt.yticks(fontsize=14)
plt.ylabel('Признаки')
plt.xlabel('Признаки');

явной зависимости факта оттока от признаков не обнаружено;
присутствует линейная зависимость между признаками - contract_period и month_to_end_contract, avg_class_frequency_current_month и avg_class_frequency_total, что само по себе логично и очевидно;
большинство признаков не связаны друг с другом;

Поскольку для построения модели прогнозирования не желательно наличие сильно скоррелированных показателей, для построения модели прогнозирования оттока решаю убрать из выборки такие признаки.

df_for_model = df.drop('avg_class_frequency_total', axis=1)
df_for_model = df.drop('month_to_end_contract', axis=1)
#df = df.drop('contract_period', axis=1)
#df = df.drop('avg_class_frequency_current_month', axis=1)

Вывод:

На данном шаге мы провели предобработку данных и исследовательский анализ EDA. Выявили для каких клиентов в большей степени характерен отток.

пропусков не выявлено,
категориальные переменные уже имеют числовой вид
нет признаков, коррелирующих с целевой переменной;
обнаружены признаки сильно коррелирующие друг с другом, для построения модели прогнозирования их использовать не будем.

Шаг. Построение модели прогнозирования оттока пользователей¶

Выделение обучающей и валидационной выборок

# разделим наши данные на признаки (матрица X) и целевую переменную (y)
X = df_for_model.drop('churn', axis=1)
y = df_for_model['churn'] 

# разделяем модель на обучающую и валидационную выборку
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

Стандартизация данных

# создадим объект класса StandardScaler и применим его к обучающей выборке
scaler = StandardScaler()
X_train_st = scaler.fit_transform(X_train) #обучаем scaler и одновременно трансформируем матрицу для обучающей выборки
#применяем стандартизацию к матрице признаков для тестовой выборки
X_test_st = scaler.transform(X_test)

Обучение модели на train-выборке двумя способами: логистической регрессией, случайным лесом.

# задаем алгоритм для нашей модели, сначала Логистическая регрессия
model_LR = LogisticRegression(solver='liblinear', random_state=0)
# обучение модели
model_LR.fit(X_train_st, y_train)
# воспользуйтесь уже обученной моделью, чтобы сделать прогнозы
predictions_LR =  model_LR.predict(X_test_st)
probabilities_LR = model_LR.predict_proba(X_test_st)[:,1]

model_RF = RandomForestClassifier(random_state=0)
model_RF.fit(X_train_st, y_train)
predictions_RF =  model_RF.predict(X_test_st)
probabilities_RF = model_RF.predict_proba(X_test_st)[:,1]

Оценка метрики accuracy, precision и recall для обеих моделей на валидационной выборке. Сравнение по ним модели.

print ('Значениея метрик для модели логистической регресси')
print ('accuracy = ', round(accuracy_score(y_test, predictions_LR), 2))
print ('precision = ', round(precision_score(y_test, predictions_LR), 2))
print ('recall = ', round(recall_score(y_test, predictions_LR), 2))

Значениея метрик для модели логистической регресси
accuracy =  0.92
precision =  0.85
recall =  0.83

accuracy/точность: Доля правильных ответов на уровне 0.92, отличный показатель.

Метрики без привязки к балансу "классов" также показывают неплохие результаты

precision/точность (доля правильных ответов только среди целевого класса) 0,85

recall/полнота (сколько реальных объектов класса мы смогли обнаружить с помощью модели) 0,83

print ('Значениея метрик для модели случайный лес')
print ('accuracy = ', round(accuracy_score(y_test, predictions_RF), 2))
print ('precision = ', round(precision_score(y_test, predictions_RF), 2))
print ('recall = ', round(recall_score(y_test, predictions_RF), 2))

Значениея метрик для модели случайный лес
accuracy =  0.91
precision =  0.83
recall =  0.81

В данной модели значение аналогичных метрик сопоставимы и уступают логистической регрессии на 1-2 сотых.

Вывод:

На данном было построено две модели прогнозирования оттока клиентов.

логистическая регрессия;
случайный лес

и оценены их качество для наших данных с помощью метрик accuracy (доля правильных ответов), precision (точность), recall (полнота). По всем метрикам получаем не плохие значения у обоих моделей, но чуть лучше демонстрирует себя Логистическая регрессия .

На основании полученных значений метрик, можно сказать, что обе модели показывают себя неплохо и способны делать приемлемые прогнозы.

Шаг. Кластеризация клиентов.¶

Для начала отбросим столбец с оттоком и стандартизируем данные.

X = df.drop('churn', axis=1)

# стандартизируем данные
sc = StandardScaler()
X_sc = sc.fit_transform(X)

# в переменной linked сохранена таблица «связок» между объектами, её можно визуализировать как дендрограмму
linked = linkage(X_sc, method = 'ward')

# строим дендрограмму
plt.figure(figsize=(15, 10))  
dendrogram(linked, orientation='top')
plt.title('Hierarchial clustering')
plt.show()

Можем предположить, что данные целесообразно разделить на 4 кластера. Согласно условию задачи, установим число кластеров равным 5 для дальнейшего исследования.

km = KMeans(n_clusters=5, random_state=0) # задаём число кластеров, равное 5, и фиксируем значение random_state для воспроизводимости результата
labels = km.fit_predict(X_sc) # применяем алгоритм к данным и формируем вектор кластеров

# добавляем в исходные данные метки с номерами кластеров
df['cluster_km'] = labels
df.head()

Посмотрим средние значения метрик для каждого кластера.

round (df.groupby('cluster_km').mean().T, 2)

Посмотрим сколько клиентов попало в каждый кластер

df.groupby('cluster_km')['gender'].count()

cluster_km
0    1010
1     385
2     505
3    1262
4     838
Name: gender, dtype: int64

Получили кластеры размерностью от 385 до 1262. Оценим качество проведенной кластеризациии с помощью метрики Silhouette_score

print('Silhouette_score: = ', silhouette_score(X_sc, labels))

Silhouette_score: =  0.14140953623023353

Получаем значение метрики на уровне 0,14, это означает, что возможна лучшая кластеризация чем у нас получилась.

Самые лояльные клиенты попали в кластер 0 и кластер 4 (отток на уровне от 3 до 7 %), худшие показатели оттока в кластерах 2 и 3 (44% и 51%) соответственно.

Можно отметить, что в группу с минимальным оттоком в основном попали клиенты со средним возрастом 30 лет, проживающие рядом с фитнес центром, тратящие в среднем больше остальных на доп. услуги. Примерно половина из них посещает групповые занятия, многие (около 78% являются сотрудниками компаний - партнеров. Посещают зал эти клиенты 2 раза в неделю. Являются владельцами годовых абонементов и прозанимались 2 месяца из них.

В кластере где собралось много отточных клиентов относительно мало участников партнерских и "дружеских" программ, более молодые клиенты (около 28), клиенты с краткосрочным абонементом реже остальных посещающие зал.

Полученные средние в разбивке по кластерам значения не противоречат сделанным ранее наблюдениям.

На данном шаге можно предположить, что и по итогам исследования кластер 0 покажет лучшие результаты относительно общего оттока в выборке и его метрики будут основными для построения портрета нашего клиента.

Распределение признаков по кластерам¶

Далее построим распределения признаков по кластерам. Достаточно наглядно на мой взгляд для булевых значений и срока абонемента распределения иллюстрируют столбчатые графики, для остальных величин boxplot.

# Построим график для логических и дискретных величин
values = ['gender', 'near_location', 'partner', 'promo_friends', 'phone', 'contract_period',\
'group_visits', 'churn']
fig, ax = plt.subplots()
for column in values:
    plt.title(column)
    sns.countplot(data=df, x=column, hue='cluster_km')
    plt.xlabel('Распределение')
    plt.ylabel('Количество клиентов')
    plt.legend(bbox_to_anchor=(1, 1))
    plt.show()

values = ['age', 'lifetime', 'avg_class_frequency_total', 'avg_class_frequency_current_month', 'avg_additional_charges_total',\
         'month_to_end_contract']
fig, ax = plt.subplots()
for column in values:
    plt.title(column)
    sns.boxplot(data=df, x='cluster_km', y=column)
    plt.xlabel('кластер')
    plt.ylabel('значение '+column)
    plt.show()

Для всех кластеров количество мужчин и женщин разделилось почти поровну. Акционные клиенты (партнеры, "приведи друга") менее отточны за исключением кластера 0.

Выделим основные маркеры характерные для наших кластеров по итогам построения графиков распределения:

Кластер 0:

В кластер 0 попали преимущественно следующие клиенты

проживающие рядом с фитнес - центром;
сотрудники компаний-партнеров;
имеющие длительные годовые абонементы;
возраст около 30;
относительно много тратящие на доп. услуги;
посещающие занятия в среднем дважды в неделю;
чуть чаще посещающие групповые занятия;
с самой низкой долей оттока.

Кластер 1:

В кластер 1 попали преимущественно следующие клиенты

проживающие не далеко от фитнес - центра
доля сотрудников партнеров и остальных почти поровну и невысокая доля пришедших по рекомендации;
не предоставившие номер телефона;
срок абонемента чаще всего 1 месяц;
реже посещающие групповые занятия;
средний возраст ниже 30;
в среднем реже 2 раз в неделю посещающие занятия;
достаточно высокая доля оттока.

Кластер 2:

В кластер 2 попали преимущественно следующие клиенты

проживающие далеко от фитнес - центра;
не по акции "приведи друга";
короткие абонементы чаще 1 месяц;
реже посещающие групповые занятия;
возраст ниже 30;
в среднем реже 2 раз в неделю посещающие занятия;
достаточно высокая доля оттока.

Кластер 3:

В кластер 3 попали преимущественно следующие клиенты

проживающие рядом;
краткосрочные абонементы;
реже посещающие групповые занятия;
самые молодые (около 27-28);
редко бывающие в зале чаще 1 раза в неделю;
меньшая часть в этом кластере участники партнерской либо "дружеской" акций;
самая высокая доля оттока.

Кластер 4:

В кластер 4 попали преимущественно следующие клиенты

проживающие рядом;
возраст около 30;
в среднем чаще 2 раз в неделю посещающие клуб;
активно покупающие доп. услуги;
со средним либо краткосрочным абонементом;
меньшая часть в этом кластере участники партнерской либо "дружеской" акций;
не высокая доля оттока

Доли оттока по кластерам¶

Теперь посчитаем долю оттока в каждом кластере относительно общего числа оттоков в выборке.

part_churn = df.query('churn==1').groupby('cluster_km')['churn'].count() / df.query('churn==1')['churn'].count()
fig = go.Figure(data=[go.Pie(labels=part_churn.index, values=part_churn.values, title='Доля оттока в кластере')]);
fig.show() ;

part_churn

cluster_km
0    0.026390
1    0.097078
2    0.211122
3    0.611687
4    0.053723
Name: churn, dtype: float64

Вывод

Как и предполагалось Кластер 0 показывает лучшие результаты по оттоку клиентов 2,64%, не плохие показатели у кластера 4 на уровне 5,37%. Ключевые черты характерные для этих кластеров можно использовать для построение портрета нашего "идеального" лояльного клиента.

Это человек в возрасте около 30 лет, проживающий рядом, посещающий зал 2 иногда 3 раза в неделю, любитель групповых занятий и пользующийся доп услугами, владелец годового абонемента, чаще всего сотрудник компании-партнера.

Худшие показатели у кластеров 3 и 2 (61,2% и 21,1% соответственно), аналогично ключевые черты характерные для этих кластеров можно использовать для построение портрета нашего потенциально отточного клиента.

Это человек моложе 30 лет, проживающий далеко от клуба, посещающий клуб не чаще раза в неделю, владелец краткосрочного абонемента, не склонный к групповым занятиям.

Общий вывод¶

В данной работе мы проанализировали данные клиентов фитнес центра. На основании имеющихся данных было построено две модели прогнозирования оттока клиентов.

логистическая регрессия;
случайный лес

Основываясь на показаниях ключевых метрик оценки моделей accurancy, precision и recall можно сказать, что обе модели хорошо показывает себя в прогнозировании оттока. По совокупности чуть лучше показывает себя модель Логистическая регрессия .

Далее была проведена кластеризация клиентов. Построенная дендрограмма показала 4 явных кластера, согласно заданию, выборку разделили на 5 кластеров. Построили распределение признаков по кластерам, на основании которых построили портрет лояльного и ненадежного клиента.

Основные числовые характеристики и портреты даны по ходу исследования. Здесь сфокусируемся на рекомендациях отделу маркетинга.

Рекомендации отделу маркетинга

Проводить маркетинговые активности, направленные на целевую аудиторию:

акцент на рекламу в близлежащих районах, клиенты из далека не станут постоянными;
реклама должна нести в себе ценности близкие и понятные человеку в возрасте 30+ (например, стабильность, забота о здоровье, восстановление/поддержание хорошей фигуры/формы, высокое качество тренажёров/услуг/программ и т.п.);

Работа с действующими клиентами:

мотивировать действующих клиентов на регулярные (2-3 раза в неделю) посещения (акцент в рекламе, что достижение целей о здоровье/фигуре и т.п. возможно только при такой интенсивности посещений), возможно добавить бесплатную для клиента услугу напоминания о тренировках по СМС/WA/Telegram и т.п.
активнее предлагать и по возможности разнообразить групповые тренировки, клиент, регулярно занимающийся в группе и приходить будет чаще и менее склонен к оттоку, вероятно за счет так называемого "стадного" инстинкта либо за счет поддерживаемого разнообразием интереса
разнообразить и увеличить число предложений дополнительных платных услуг.

Тарифная политика:

мотивировать отдел продаж предлагать и продавать клиентам более долгосрочные абонементы (более высокие бонусы от продаж таких абонементов и/или скидка клиенту на долгосрочный абонемент растущая со сроком);

Работа со склонными к оттоку клиентами:

поскольку как правило краткосрочный абонемент дороже, в его стоимость можно включить ряд персональных тренировок, предусматривающих составление программы занятий;

Акции:

не прекращать и наращивать партнерскую программу в организациях, т.к. клиенты из компаний партнеров менее склонны к оттоку;
акция "приведи друга" также показывает себя хорошо, рекомендация продолжать.

	contract_period	age	avg_additional_charges_total	month_to_end_contract	lifetime	avg_class_frequency_total	avg_class_frequency_current_month
count	4000.000000	4000.000000	4000.000000	4000.000000	4000.000000	4000.000000	4000.000000
mean	4.681250	29.184250	146.943728	4.322750	3.724750	1.879020	1.767052
std	4.549706	3.258367	96.355602	4.191297	3.749267	0.972245	1.052906
min	1.000000	18.000000	0.148205	1.000000	0.000000	0.000000	0.000000
25%	1.000000	27.000000	68.868830	1.000000	1.000000	1.180875	0.963003
50%	1.000000	29.000000	136.220159	1.000000	3.000000	1.832768	1.719574
75%	6.000000	31.000000	210.949625	6.000000	5.000000	2.536078	2.510336
max	12.000000	41.000000	552.590740	12.000000	31.000000	6.023668	6.146783

	gender	near_location	partner	promo_friends	phone	contract_period	group_visits	age	avg_additional_charges_total	month_to_end_contract	lifetime	avg_class_frequency_total	avg_class_frequency_current_month
churn
False	0.51	0.87	0.53	0.35	0.9	5.75	0.46	29.98	158.45	5.28	4.71	2.02	2.03
True	0.51	0.77	0.36	0.18	0.9	1.73	0.27	26.99	115.08	1.66	0.99	1.47	1.04

	gender	near_location	partner	promo_friends	phone	contract_period	group_visits	age	avg_additional_charges_total	month_to_end_contract	lifetime	avg_class_frequency_total	avg_class_frequency_current_month	churn
gender	1.000000	0.006699	-0.010463	-0.005033	-0.008542	0.000502	0.017879	0.013807	-0.009334	-0.001281	0.013579	0.014620	0.009156	0.000708
near_location	0.006699	1.000000	-0.005119	0.210964	-0.015763	0.150233	0.154728	0.058358	0.040761	0.143961	0.070921	0.043127	0.062664	-0.128098
partner	-0.010463	-0.005119	1.000000	0.451960	0.009970	0.306166	0.022710	0.047480	0.022941	0.294632	0.061229	0.024938	0.045561	-0.157986
promo_friends	-0.005033	0.210964	0.451960	1.000000	0.001982	0.244552	0.120170	0.050113	0.036898	0.239553	0.072721	0.028063	0.053768	-0.162233
phone	-0.008542	-0.015763	0.009970	0.001982	1.000000	-0.006893	-0.010099	-0.011403	0.009279	-0.011196	-0.018801	0.008340	0.013375	-0.001177
contract_period	0.000502	0.150233	0.306166	0.244552	-0.006893	1.000000	0.169991	0.138249	0.111445	0.973064	0.170725	0.096211	0.159407	-0.389984
group_visits	0.017879	0.154728	0.022710	0.120170	-0.010099	0.169991	1.000000	0.080934	0.032079	0.163703	0.075853	0.056695	0.075923	-0.175325
age	0.013807	0.058358	0.047480	0.050113	-0.011403	0.138249	0.080934	1.000000	0.080240	0.134511	0.164693	0.119953	0.183095	-0.404735
avg_additional_charges_total	-0.009334	0.040761	0.022941	0.036898	0.009279	0.111445	0.032079	0.080240	1.000000	0.113958	0.079028	0.044426	0.079570	-0.198697
month_to_end_contract	-0.001281	0.143961	0.294632	0.239553	-0.011196	0.973064	0.163703	0.134511	0.113958	1.000000	0.161078	0.085387	0.147605	-0.381393
lifetime	0.013579	0.070921	0.061229	0.072721	-0.018801	0.170725	0.075853	0.164693	0.079028	0.161078	1.000000	0.112338	0.181975	-0.438220
avg_class_frequency_total	0.014620	0.043127	0.024938	0.028063	0.008340	0.096211	0.056695	0.119953	0.044426	0.085387	0.112338	1.000000	0.952739	-0.249715
avg_class_frequency_current_month	0.009156	0.062664	0.045561	0.053768	0.013375	0.159407	0.075923	0.183095	0.079570	0.147605	0.181975	0.952739	1.000000	-0.412348
churn	0.000708	-0.128098	-0.157986	-0.162233	-0.001177	-0.389984	-0.175325	-0.404735	-0.198697	-0.381393	-0.438220	-0.249715	-0.412348	1.000000

cluster_km	0	1	2	3	4
gender	0.50	0.52	0.50	0.49	0.56
near_location	0.96	0.86	0.00	1.00	0.98
partner	0.78	0.47	0.46	0.35	0.36
promo_friends	0.57	0.31	0.08	0.24	0.23
phone	1.00	0.00	1.00	1.00	1.00
contract_period	10.89	4.79	2.35	1.95	2.67
group_visits	0.54	0.43	0.22	0.34	0.47
age	29.98	29.30	28.48	28.17	30.13
avg_additional_charges_total	160.76	143.96	135.46	131.62	161.66
month_to_end_contract	9.95	4.48	2.20	1.86	2.46
lifetime	4.74	3.92	2.81	2.44	4.90
avg_class_frequency_total	1.98	1.85	1.66	1.25	2.85
avg_class_frequency_current_month	1.97	1.72	1.48	1.01	2.85
churn	0.03	0.27	0.44	0.51	0.07

	gender	Near_Location	Partner	Promo_friends	Phone	Contract_period	Group_visits	Age	Avg_additional_charges_total	Month_to_end_contract	Lifetime	Avg_class_frequency_total	Avg_class_frequency_current_month
0	1	1	1	1	0	6	1	29	14.227470	5.0	3	0.020398	0.000000
1	0	1	0	0	1	12	1	31	113.202938	12.0	7	1.922936	1.910244
2	0	1	1	0	1	1	0	28	129.448479	1.0	2	1.859098	1.736502
3	0	1	1	1	1	12	1	33	62.669863	12.0	2	3.205633	3.357215
4	1	1	1	1	1	1	0	26	198.362265	1.0	3	1.113884	1.120078